DC.js教程

DC.js - 散点图

散点图是一种数学图表.它使用笛卡尔坐标表示，通常显示一组数据的两个变量的值.数据显示为点的集合，点可能是彩色的.本章详细介绍散点图.

散点图方法

在继续绘制散点图之前，我们应该理解 dc.scatterPlot 类及其方法. dc.scatterPlot使用mixins来获得绘制图表的基本功能. dc.scatterPlot使用的mixin低于 :

dc.coordinateGridMixin

dc.scatterPlot的完整类图如下 :

Scatter绘图方法

dc.scatterPlot获取上述mixins的所有方法.它有自己绘制散点图的方法，解释如下.

customSymbol([symbol])

此方法用于获取或设置符号生成器.

emptySize([size])

此方法用于设置或获取符号组的半径空白.

excludedColor([color])

此方法用于获取或设置从图表过滤器中排除的符号的颜色.

excludedOpacity([opacity])

此方法用于获取或设置从图表过滤器中排除的符号的不透明度.

excludedSize([size])

用于设置或获取从图表过滤器中排除的符号的大小.

highlightedSize ([size])

用于设置或获取高亮符号的半径.

符号([type])

用于获取或设置每个点使用的符号类型.

绘制散点图

让我们绘制如DC中的catter情节.在此示例中，让我们获取名为 howell1.csv 文件的数据集.样本数据文件如下 :

"height","weight","age","male"
151.765,47.8256065,63,1
139.7,36.4858065,63,0
136.525,31.864838,65,0
156.845,53.0419145,41,1
145.415,41.276872,51,0
163.83,62.992589,35,1
149.225,38.2434755,32,0
168.91,55.4799715,27,1
147.955,34.869885,19,0
165.1,54.487739,54,1
154.305,49.89512,47,0

...............
...............

上面的示例文件包含许多记录.我们可以通过单击以下链接下载该文件并将其保存到我们的DC位置.

howell1.csv

现在，让我们按照后续步骤在DC中绘制散点图.

步骤1:定义变量

让我们定义一个如下所示的变量 :

var chart = dc.scatterPlot('#screter ");

这里，scatterplot()函数使用id scatter进行映射.

步骤2:读取数据

从howell1.csv文件中读取数据，如下所示 :

d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) {
   var mycrossfilter = crossfilter(people);
}

如果数据不存在，然后返回错误.稍后，将数据分配给交叉过滤器.

步骤3:获取记录

让我们使用下面给出的编码获取记录 :

people.forEach(function(x) {
   if(x.male == 1) {
      x.gender = "Male";
   } else {
      x.gender = "Female";
   }
});

在这里，我们检查了性别.

第4步:设置维度

您可以使用下面给出的编码设置维度;<

var hwDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { 
   return [Math.floor(data.height), Math.floor(data.weight)];
});

在指定维度后，使用下面给出的编码对性别进行分组 :

var hwGroup = hwDimension.group().reduceCount();

步骤5:生成图表

现在，使用下面给出的编码生成热图;&/;

chart
   .width(800)
   .height(600)
   .x(d3.scale.linear().domain([0,180]))
   .y(d3.scale.linear().domain([0,100]))
   .brushOn(false)
   .xAxisLabel("Height")
   .yAxisLabel("Weight")
   .symbolSize(8)
   .clipPadding(10)
   .dimension(hwDimension)
   .group(hwGroup);

此处，

我们已将图表宽度指定为800，高度为600.
对x轴和y轴应用d3.scale.linear()函数.
启用brushOn值为false .
然后，将x轴标签指定为高度，将y轴标签指定为权重.
将符号大小设置为8，将填充值设置为10.
最后，对数据进行分组并渲染图表.

步骤6:工作示例

完整的代码清单如下.创建一个网页 scatter.html 并添加以下更改.

<html>
   <head>
   <title>Scatter plot Sample</title>
   <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/bootstrap.css">
   <link rel = "stylesheet" type = "text/css" href = "css/dc.css"/>

   <script src = "js/d3.js"></script>
   <script src = "js/crossfilter.js"></script>
   <script src = "js/dc.js"></script>
   </head>
   
   <body>
      <div>
         <div id = "scatter"></div>
      </div>

      <script language = "javascript">
         var chart = dc.scatterPlot('#scatter');

         d3.csv("data/howell1.csv", function(errors, people) {
            var mycrossfilter = crossfilter(people);

            people.forEach(function(x) {
               if(x.male == 1) {
                  x.gender = "Male";
               } else {
                  x.gender = "Female";
               }
            });

            var hwDimension = mycrossfilter.dimension(function(data) { 
               return [Math.floor(data.height), Math.floor(data.weight)];
            });
            var hwGroup = hwDimension.group().reduceCount();

            chart
               .width(800)
               .height(600)
               .x(d3.scale.linear().domain([0,180]))
               .y(d3.scale.linear().domain([0,100]))
               .brushOn(false)
               .xAxisLabel("Height")
               .yAxisLabel("Weight")
               .symbolSize(8)
               .clipPadding(10)
               .dimension(hwDimension)
               .group(hwGroup);

            chart.render();
         });
      </script>
   </body>
</html>

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